• Title/Summary/Keyword: 패턴층

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A Study on Number Setting of Competitive Layer using fuzzy Control Method for Enhanced Counterpropagation Algorithm (개선된 Counterpropagation 알고리즘에서 퍼지 제어 기법을 이용한 경쟁층의 수 설정에 관한 연구)

  • Kim, Tae-Hyung;Cho, Jae-Hyun;Woo, Young-Woon;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.359-365
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    • 2008
  • CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

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Adaptive SEJONG-NET (적응 학습 능력을 가진 SEJONG-NET)

  • Park, Hye-Young;Lee, Yill-Byung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1995.10a
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    • pp.164-168
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    • 1995
  • SEJONG-NET은 시각 문자패턴의 인식 과정을 설명 할 수 있는 적절한 패러다임을 제공하기 위해 척추동물의 시신경계 구조와 기능을 모방하여 만든 문자인식 모형이다. 초기에는 온라인 한글 인식을 위하여 설계되었으며, 이후 다양한 문자 집합이나 오프라인 한글 문자를 위한 모뎀들이 개발되었다. 현재까지 개발된 여러 SEJONG-NET 모델이 가지고 있는 문제점은 정직성이라고 할 수 있다. 즉, 설계 초기에 고려한 인식 대상 문자 집합과 문자 패턴에 대해서만 인식이 가능하고, 변형된 패턴을 기존의 패턴으로 근사화하여 해석하거나 새로운 패턴에 대하여 그것을 추가 학습하는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문은 SEJONG-NET의 이러한 제약점을 해결하여 한글 인식 문제에 일반적으로 적용될 수 있도록 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상위층에서는 인간이 가지고 있는 문자에 대한 구조적인 지식을 표현하고 학습을 통해 추가적으로 습득할 수 있는 형태로 구현하였고, 하위층에서는 상위층에서 쓰이는 구조적인 지식을 표현하는데 적합한 특징을 추출해 낼 수 있도록 구현하였다. 특히 하위층에서는 인간의 초기 시각 피질에서 감지되는 특징들을 추출하도록 구현하여 사용되는 특징이 일반성을 가질 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 기반으로 하여 본 논문에서는 변형된 패턴에 대한 적응 학습 능력을 가지며 인지과학적인 사실에 보다 충실하도록 개선된, 온라인 한글 인식을 위한 SEJONG-NET 모델을 제안한다.

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An Enhanced Counterpropagation Algorithm for Effective Pattern Recognition (효과적인 패턴 인식을 위한 개선된 Counterpropagation 알고리즘)

  • Kim, Kwang-Baek
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.12 no.9
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    • pp.1682-1688
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    • 2008
  • The Counterpropagation algorithm(CP) is a combination of Kohonen competition network as a hidden layer and the outstar structure of Grossberg as an output layer. CP has been used in many real applications for pattern matching, classification, data compression and statistical analysis since its learning speed is faster than other network models. However, due to the Kohonen layer's winner-takes-all strategy, it often causes instable learning and/or incorrect pattern classification when patterns are relatively diverse. Also, it is often criticized by the sensitivity of performance on the learning rate. In this paper, we propose an enhanced CP that has multiple Kohonen layers and dynamic controlling facility of learning rate using the frequency of winner neurons and the difference between input vector and the representative of winner neurons for stable learning and momentum learning for controlling weights of output links. A real world application experiment - pattern recognition from passport information - is designed for the performance evaluation of this enhanced CP and it shows that our proposed algorithm improves the conventional CP in learning and recognition performance.

Design of Real-time Face Recognition Systems Based on Data-Preprocessing and Neuro-Fuzzy Networks for the Improvement of Recognition Rate (인식률 향상을 위한 데이터 전처리와 Neuro-Fuzzy 네트워크 기반의 실시간 얼굴 인식 시스템 설계)

  • Yoo, Sung-Hoon;Oh, Sung-Kwun;Kim, Hyun-Ki
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.1952-1953
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    • 2011
  • 본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경회로망(Polynomial based Radial Basis function Neural Network)을 설계하고 이를 n-클래스 패턴 분류 문제에 적용한다. 제안된 다항식기반 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층은 입력 벡터의 값들을 은닉층으로 전달하는 기능을 수행하고 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습된다. Networks의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의해 퍼지추론의 결과로서 얻어진다. 패턴분류기의 최적화는 PSO(Particle Swarm Optimization)알고리즘을 통해 이루어진다. 그리고 제안된 패턴분류기는 실제 얼굴인식 시스템으로 응용하여 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출, 특징 추출 등과 같은 처리 과정을 포함하여 서로 다른 등록인물의 n-클래스 분류 문제에 적용 및 평가되어 분류기로써의 성능을 분석해본다.

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The Analysis on dominant cause of Process Failure in TFT Fabrication (박막트랜지스터 제조에서 공정실패 요인 분석)

  • Hur, Chang-Wu
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.06a
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    • pp.507-509
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    • 2007
  • 본 연구는 기존의 방식으로 만든 비정질 실리콘 박막 트랜지스터의 제조공정에서 발생되는 결함에 대한 원인을 분석하고 해결함으로써 수율을 증대시키고 신뢰성을 개선하고자한다. 본 연구의 수소화 된 비정질 실리콘 박막 트랜지스터는 Inverted Staggered 형태로 게이트 전극이 하부에 있다. 실험 방법은 게이트전극, 절연층, 전도층, 에치스토퍼 및 포토레지스터층을 연속 증착한다. 스토퍼층을 게이트 전극의 패턴으로 남기고, 그 위에 $n^+a-Si:H$ 층 및 NPR(Negative Photo Resister)을 형성시킨다. 상부 게이트 전극과 반대의 패턴으로 NPR층을 패터닝하여 그것을 마스크로 상부 $n^+a-Si:H$ 층을 식각하고, 남아있는 NPR층을 제거한다. 그 위에 Cr층을 증착한 후 패터닝하여 소오스-드레인 전극을 위한 Cr층을 형성시켜 박막 트랜지스터를 제조한다. 이렇게 제조한 박막 트랜지스터에서 생기는 문제는 주로 광식각공정시 PR의 잔존이나 세척 시 얇은 화학막이 표면에 남거나 생겨서 발생되며, 이는 소자를 파괴시키는 주된 원인이 된다. 그러므로 이를 개선하기 위하여 ashing 이나 세척공정을 보다 엄격하게 수행하였다. 이와 같이 공정에 보다 엄격한 기준의 세척과 여분의 처리공정을 가하여 수율을 확실히 개선 할 수 있었다.

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a-Si:H TFT Using Self Alignement Technology (자기 정렬 방법을 이용한 박막트랜지스터)

  • 허창우
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.627-629
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    • 2004
  • 본 연구는 자기정렬 방법을 기존의 방식과 다르게 적용하여 수소화 된 비정질 실리콘 박막 트랜지스터의 제조공정을 단순화하고, 박막 트랜지스터의 게이트와 소오스-드레인간의 기생용량을 줄인다. 본 연구의 수소화 된 비정질 실리콘 박막 트랜지스터는 Inverted Staggered 형태로 게이트 전극이 하부에 있다 실험 방법은 게이트전극, 절연층, 전도층, 에치스토퍼 및 포토레지스터층을 연속 증착한다. 스토퍼층을 게이트 전극의 패턴으로 남기고, 그 위에 n+a-Si:H 층 및 NPR(Negative Photo Resister)을 형성시킨다. 상부 게이트 전극과 반대의 패턴으로 NPR층을 패터닝하여 그것을 마스크로 상부 n+a-Si:H 층을 식각하고, 남아있는 NPR층을 제거한다. 그 위에 Cr층을 증착한 후 패터닝 하여 소오스-드레인 전극을 위한 Cr층을 형성시켜 박막 트랜지스터를 제조한다. 이렇게 제조하면 기존의 박막 트랜지스터에 비하여 특성은 같고, 제조공정은 줄어들며, 또한 게이트와 소오스-드레인간의 기생용량이 줄어들어 동작속도를 개선시킬 수 있다.

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Pattern Classification of Two Classes' Problem Using Polynomial based Radial Basis Function Neural Networks (다항식기반 RBF 신경회로망을 이용한 2-클래스 문제에 대한 패턴분류)

  • Kim, Gil-Sung;Park, Byoung-Jun;Oh, Sung-Kwon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.451-452
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    • 2007
  • 본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경회로망(Polynomial based Radial Basis Function Neural Networks)을 설계하고 이를 2-클래스 패턴 분류 문제에 응용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 다항식기반 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력 층으로 이루어진다. 입력층은 입력 벡터의 값들을 은닉 층으로 전달하는 기능을 수행하고 은닉층은 Fuzzy c-means 클러스터링을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습된다. Networks의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의해 퍼지추론의 결과로서 얻어진다. 제안된 다항식기반 RBF 신경회로망은 각기 다른 4종류의 2-클래스 분류 문제에 적용 및 평가되어 분류기로써의 성능을 분석한다.

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산화아연 sol-gel 패터닝 공정을 통한 질화물계 발광다이오드의 광추출효율 향상 연구

  • Lee, Seong-Hwan;Byeon, Gyeong-Jae;Park, Hyeong-Won;Lee, Heon
    • Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.31.2-31.2
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    • 2010
  • 질화물계 발광다이오드는 소비전력이 낮고 발광효율이 높은 조명용 반도체소자로서 다양한 분야에 적용되고 있으나 질화갈륨 반도체 층 및 외부 공기와의 계면에서 발생하는 전반사로 인하여 광추출특성이 매우 낮은 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 다양한 연구가 진행되고 있으며 투명전극 또는 p형 질화갈륨 층에 주기적인 나노 패턴을 형성하고 이에 따른 난반사 효과를 통해 전반사를 억제시키는 연구가 주로 진행되고 있다. 현재까지의 연구에서 발광다이오드의 광추출향상을 위한 나노 패턴은 플라즈마 식각공정을 통하여 형성되었지만 플라즈마 데미지에 의해 소자의 전기적 특성이 저하되는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 플라즈마 식각 공정이 요구되지 않는 sol-gel 임프린팅 공정을 이용하여 발광다이오드의 ITO 투명전극 위에 산화아연 나노 패턴을 직접 형성하였다. Sol 솔루션은 에탄올에 zinc acetate dihydrate와 diethanolamine을 희석하여 제작하였고 이를 스핀코팅 방법을 통해 발광다이오드의 ITO 투명전극 층 위에 도포하였다. 이 후, 고 투습성의 PDMS (Polydimethylsiloxane) 몰드를 이용하여 $190^{\circ}C$에서 임프린팅을 진행하였고 이 과정에서 대부분의 솔벤트(에탄올)는 PDMS 몰드로 흡수되어 임프린팅 후에는 나노 패턴이 형성된 산화아연 gel 박막을 얻을 수 있었다. 최종적으로 $500^{\circ}C$에서 1시간 동안 열처리 하여 발광다이오드의 ITO 투명전극 위에 산화아연 나노 패턴을 형성하였다. 나노임프린팅 기반의 직접 패터닝 공정을 통하여 형성된 산화아연 패턴 층을 XRD 측정을 통해 결정성을 분석하였고 형성된 패턴의 형상을 SEM을 통해 확인하였다. 또한, 산화아연 패턴 유무에 따른 발광다이오드 소자의 광추출효율 비교를 위해 electroluminescence를 측정하였으며, 소자의 전기적 특성은 I-V 측정을 통해 분석하였다.

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Modified neocognitron for recognizing multi-patterns (복수 패턴 인식을 위한 변형된 네오코그니트론)

  • 김태우;최병욱
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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    • v.31B no.10
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    • pp.140-148
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    • 1994
  • In this paepr, the modified neocognitron, which has capability of recognizing multi-patterns in input image in one pass, is proposed. It is the hierarchical neural network composed of S and V layer which are able to extract features and of C layer with little effect from deformation, changes in size, shifts in position. S and V cells extract the features of all patterns in input image by applying DCC(don't care condition) to those cells. S and C cells also have position informations of extracted patterns. Position information is used in extracting good features without extracted features beting interfered one another. The proposed method is shorter in recognition time than the selective attention method with backward connection, because of recognizing multi-patterns in one passe. The modified neocognitron can recognizze attached multi-patterns because of using DCC and position informations.

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